百度多模态之路：融合百度大模型生态
随着多模态大模型热潮席卷业界，百度凭借其深厚的技术积累和广泛的应用场景，在多模态领域展开了积极的探索。本文将深入探讨百度的多模态之路，重点关注其大模型生态融合战略。
从iRAG到数字人：解决AI幻觉问题
幻觉是AI领域长期存在的痛点，它阻碍了大模型的广泛应用。百度从年初开始重点攻克iRAG（Image-based Retrieval-Augmented Generation）技术，旨在解决图片生成的幻觉问题。
iRAG将百度多年的搜索积累与文心大模型的生成能力相结合，通过检索海量图库中的图片，提取其视觉特征并与文本特征结合，生成真实可信的高质量图片。该技术大幅减少了幻觉和违禁内容，提升了图片生成的准确性和可控性。
除了iRAG，百度还在数字人领域投入了大量精力。数字人具有语音克隆、唇形同步、表情动作捕捉等关键技术，能够实现动态多轮对话和根据用户反馈实时调整状态。通过融合文心大模型的支持，百度数字人在特定垂直领域的表现更加出色，满足了真实应用的苛刻要求。
多模态路线的多元探索
尽管通用视频生成模型引起了广泛关注，但百度认为多模态技术并不局限于这一单一路径。百度从业务需求出发，探索了多种多模态发展路线。
首先，百度重视“世界模型”路线。世界模型通过因果预测对世界进行建模，避免了像素级生成带来的浪费和低效。百度支持世界模型的研究，探索其在决策制定、规划和推理等方面的应用潜力。
其次，百度认为具身智能对于多模态发展至关重要。通过赋予AI机器人手臂执行任务的能力，百度让AI不仅仅局限于视觉感知，而是能够感知和行动，更好地理解和服务人类需求。
大模型生态融合战略
百度的大模型生态融合战略体现在多个方面：
* 基础设施融合：百度提供云计算、大数据和AI基础设施，为开发者提供云上训练和部署大模型的能力。
* 模型融合：百度文心大模型系列涵盖了语言、视觉、语音和知识等多种模态，为开发者提供了丰富的模型选择。
* 应用融合：百度依托其庞大的用户群体和应用场景，为开发者提供丰富的落地机会，助力大模型应用的商业化。
价值创造与AI落地
百度始终坚持技术为应用服务的理念，认为只有当技术被广泛应用才能产生真正的价值。百度通过大模型生态融合战略，为开发者提供了开发应用的基建和支持，帮助更多企业和个人打造出“超级有用”的AI应用。
从解决幻觉问题的iRAG，到满足业务需求的数字人，再到多元化的多模态发展路线，百度顺应多模态技术的发展潮流，紧密结合业务场景，通过融合大模型生态，为AI的大规模落地和价值创造提供了强有力的支撑。
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